用C语言怎么对图像进行中值滤波

中值滤波是一种常用的图像处理方法，可以去除图像中的噪声。下面是用C语言实现中值滤波的代码：

1. 定义一个函数，输入参数为原始图像数据、图像宽度、图像高度和滤波器大小。

2. 在函数内部，先定义一个新的数组，大小为原始图像数据大小加上滤波器大小。

3. 将原始图像数据复制到新数组中，并在新数组两端分别复制一份原始数据，以处理边缘部分。

4. 对于每个像素，以它为中心，取出滤波器大小范围内的所有像素值，将它们排序，取中间值作为该像素的新值。

5. 将所有像素的新值存入一个输出数组中。

6. 返回输出数组即为中值滤波后的图像数据。

下面是代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int compare(const void *a, const void *b) {
    return (*(int*)a - *(int*)b);
}

void median_filter(unsigned char* in_data, unsigned char* out_data, int width, int height, int filter_size) {
    int size = filter_size / 2;
    int new_width = width + 2 * size;
    int new_height = height + 2 * size;

    // 申请新的数组，存放复制后的原始数据
    unsigned char* new_data = (unsigned char*) malloc(new_width * new_height * sizeof(unsigned char));

    // 复制原始数据，两端各复制一份
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            new_data[(i+size)*new_width+j+size] = in_data[i*width+j];
        }
    }
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            new_data[i*new_width+j+size] = in_data[(size-i-1)*width+j];
            new_data[(new_height-1-i)*new_width+j+size] = in_data[(height-size+i)*width+j];
        }
    }
    for (int i = 0; i < new_height; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            new_data[i*new_width+j] = new_data[i*new_width+2*size-j-1];
            new_data[i*new_width+new_width-1-j] = new_data[i*new_width+new_width-2*size+j];
        }
    }

    // 中值滤波
    for (int i = size; i < new_height-size; i++) {
        for (int j = size; j < new_width-size; j++) {
            int* values = (int*) malloc(filter_size * filter_size * sizeof(int));
            int k = 0;
            for (int ii = i-size; ii <= i+size; ii++) {
                for (int jj = j-size; jj <= j+size; jj++) {
                    values[k++] = new_data[ii*new_width+jj];
                }
            }
            qsort(values, filter_size*filter_size, sizeof(int), compare);
            out_data[(i-size)*width+(j-size)] = values[filter_size*filter_size/2];
            free(values);
        }
    }

    free(new_data);
}

int main() {
    // 读取原始图像数据
    FILE* fp = fopen("lena.raw", "rb");
    unsigned char* in_data = (unsigned char*) malloc(512 * 512 * sizeof(unsigned char));
    fread(in_data, sizeof(unsigned char), 512 * 512, fp);
    fclose(fp);

    // 中值滤波
    unsigned char* out_data = (unsigned char*) malloc(512 * 512 * sizeof(unsigned char));
    median_filter(in_data, out_data, 512, 512, 5);

    // 保存中值滤波后的图像数据
    fp = fopen("lena_median.raw", "wb");
    fwrite(out_data, sizeof(unsigned char), 512 * 512, fp);
    fclose(fp);

    free(in_data);
    free(out_data);

    return 0;
}